ডিবিস্ক্যান
ডিবিস্ক্যান (DBSCAN) হলো একটি ঘনত্ব-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম, যা ১৯৯৬ সালে এস্টার, ক্রিগেল, স্যান্ডার এবং জু (Ester, Kriegel, Sander and Xu) কর্তৃক প্রবর্তিত হয়। এটি ঘন অঞ্চলে অবস্থিত বিন্দুগুলোকে একত্রিত করে এবং কম ঘন অঞ্চলের বিন্দুগুলোকে নয়েজ (noise) হিসেবে চিহ্নিত করে। এটি নয়েজি ডেটা এবং অনিয়মিত, অ-গোলাকার আকারের ক্লাস্টারের ক্ষেত্রে কার্যকর।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
উৎস
- Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. & Xu, X. (1996). A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise. Proceedings of the 2nd KDD, 226–231. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/dbscan
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Hierarchical Clusteringযন্ত্র শিখন↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (শ্রেণীকরণ)যন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →